委員 松下 行吉
委員 村上 要
委員 渡部 浩
〇
欠席委員［０人］
〇その他の出席者［２人］
参考人 青木 芳和
参考人 佐渡友 裕之
〇
出席理事者［４人］
（総務部）
行財政改革局長 仙波 純子
行革分権課長 目見田 貴彦
（
企画振興部）
情報政策課長 井上 敬之
（
経済労働部）
産業政策課長 赤坂 克洋
午前９時59分 開会
○（
森高康行委員長） ただいまから、
行政改革・
地方分権特別委員会を開会いたします。
関口産業支援局長は欠席する旨の連絡がありましたので、お知らせします。
皆さん、
携帯電話等が鳴らない配慮を、いま一度確認をお願いします。
本日、参考人としてお招きいたしました
株式会社三菱総合研究所の
社会ＩＣＴイノベーション本部地域公共ＩＣＴグループ青木芳和グループリーダー及び
営業本部佐渡友裕之副
本部長並びに今年度初めてこの委員会に御出席いただきました理事者を紹介いたします。
青木グループリーダーから順次、自己紹介をお願いいたします。
○（
青木参考人）
三菱総合研究所の青木と申します。よろしくお願いいたします。
○（
佐渡友参考人） 同じく
三菱総合研究所営業本部の佐渡友と申します。きょうはよろしくお願いいたします。
○（
情報政策課長）
情報政策課長の井上でございます。よろしくお願いいたします。
○（
産業政策課長）
経済労働部産業政策課長の赤坂と申します。どうぞよろしくお願いいたします。
○（
森高康行委員長） 以上で、参考人及び理事者の紹介を終わります。
それでは、これより議事に入ります。
本日の
会議録署名者に
赤松泰伸委員、
松井宏治委員を指名いたします。
本日の議題は、自治体における
ＡＩ活用についてであります。
それでは、参考人の
青木グループリーダー及び佐渡友副本部長から
取り組み状況等について御説明をお願いしたいと思います。
いろいろ資料を使いますから、委員の皆さんは見やすいところに移動いただいて結構でございますので、御協力をお願いします。
それでは、参考人、よろしくお願いいたします。
○（
青木参考人） それでは、まず、私から、
自治体ＡＩ活用の動向について御説明させていただいた後、佐渡友の方から
ロボットによる
事務処理の効率化ということで、ＲＰＡについてお話しさせていただきます。説明時間としては、合わせて40分程度を考えております。資料はお手元にも配られていると思いますので、そちらも適宜御参照いただければと思っております。
まず、
自治体ＡＩ活用の動向でございますが、一般論といたしまして、
ＡＩ活用のトレンドをまず御説明させていただきます。
今、ＡＩ、
人工知能はかなりブームになっているということで、皆さん御認識されているかと思いますが、実は、今の
ＡＩブームは第３次
ＡＩブームと呼ばれております。過去に、1960年代、80年代にも
ＡＩブームはありましたが、昨今、
コンピュータ技術の進化といたしまして、
クラウドサービスといった安価に
コンピュータの
リソース、メモリやハードディスクなどを利用でき、また、いろいろなセンサーでデータをとってＡＩで学習させる
データ自体もふえてきて、ほかにも機械学習の技術の進化ももちろんございますが、そういうことを踏まえまして、今、第３次
ＡＩブームになっております。今後の市場の予測でございますが、３年前の2015年には1,500億円だったのが、その５年後、今から２年後では１兆円を超えまして、さらに2030年には２兆円を超えるであろうということが
国内市場規模として言われているように、かなり
ＡＩ自体はいろいろなところで使われていく予測となっております。
また、国内の主要120社程度に
アンケートした結果として報道されている内容を見ますと、ＡＩの
導入予定がある、またはもう既にあるなど、そういうＡＩを具体的に導入する企業が７割になっているところで、こちらも
市場規模の増大も踏まえまして、
ＡＩ活用は今後、進んでいくだろうという見通しでございます。
ＡＩ、
人工知能によって何が変わるかと、ＡＩに何ができるかというところで簡単に整理させていただきましたのが、この図でございます。ＡＩ、
人工知能を使うと、やはり最適化ということで、例えば需要の予測や、無駄を省いて人等の稼働率を最大化するようにできる役割も持っておりますし、また、自動化というところで、後ほど御説明いたしますＲＰＡもその自動化に資するところでもありますが、そういう人が今までやっていた業務を一部代替できる、または完全に代替できるところもございます。
さらには
ノウハウ再現で、いろいろな専門の知識といいますか、熟練の暗黙知等を持っているものに関しまして、データを集めて再現させる
ノウハウの再現もＡＩの役割としてございますので、こういった点が上に書いてあります効率化や、いろいろなリスクの低減、さらには新たな価値の創出につながるであろうと考えております。
ここで一つ事例を御紹介いたしますが、京都府警、また、今検討中ではございますが、
神奈川県警等で
犯罪予測にＡＩを活用するという報道記事も出ております。こちらの仕組みを簡単に御説明いたしますと、過去10年間に、何時どこでどういう犯罪が起こったかという
統計データや、また、大学の先生等が研究されている犯罪理論を組み合わせて分析することで、新たにいつどこで事件が起きるかを予測し、そういう場所に警察官をたくさん配置するなどということで、犯人の早期検挙や防犯活動に活用しようという
取り組みでございます。
また、
民間企業における
ＡＩ導入事例でございますが、こちらは大量の
データ等を扱う
保険会社や銀行が先行しているところでございまして、
東京海上日動火災保険株式会社の事例では、手書きの申請書等の資料の文字認識にＡＩを活用して、読みづらい文字なども連想することで、１件当たりの処理時間を50％削減した事例も報告されています。また、三重銀行では、生命保険の証券の分析に60分かかっていたものを、いろいろな
ノウハウをＡＩに覚え込ませて、時間を短縮して、お客様の
待ち時間自体を最大90％以上短縮させた事例も出てきているところでございます。
ほかにも、例えば、弊社の方でやらせていただいている、新卒や企業に入る前に学生さん等が企業に提出する
エントリーシートの選考をＡＩで一部分析することによって、
エントリーシートの選考時間を40％削減した事例なども出てきているところでございます。
さて、
行政分野で、どういった
ＡＩ活用が考えられるかを御説明いたします。まず、現状といたしまして、住民自体どうなっているかというと、やはり住民の
ライフスタイルが多様化していると考えておりまして、もちろんスマホを持つなどもそうですし、また、働く時間帯も今までのように、日中の時間帯ではなくて夜働くなど、そういう生活時間帯も変わっているところもございます。
一方で自治体になりますと、今、もう
人口減少社会になっておりますので、職員数自体も恐らく減らさざるを得ないだろうというところや、また、
社会保障費が増加している状況の中、財政状況も厳しくなるというところで、やはり解決の方向性といたしましては、それぞれ幅広い世代に対応する柔軟な
サービスの提供が住民に対しては求められます。また、自治体といたしましては、生産性の向上や財政の悪化に関しましては、実施する施策や事業をどう選択集中させるかといった
取り組みも必要になると考えておりまして、こういったことを実現するためには、やはり今の最新の技術であります
人工知能の
ソリューションを積極的に活用することで、限られた人やお金といった
リソースで
住民サービスを維持・向上させることが重要と弊社としては考えているところでございます。
こちらは
ライフスタイルの多様化の参考で、この
事例自体はＡＩを活用しているわけではないですが、
ＬＩＮＥというスマホのアプリがございまして、皆さん使っている方も多いかと思います。
ＬＩＮＥを使った
いじめ相談を受け付けたところ、今までは
電話相談の受け付けだけでしたが、この成果のところで書いてありますように、２週間の実証期間の中で
電話相談１年分を受け付けたというように、かなりの相談が来たこともございました。こういったことからも、やはり今の特に若い世代は、電話をかけることよりも
ＬＩＮＥでいろいろ相談することの方がやりやすく、そういう
ライフスタイルに変わってきているのだろうなということが、この事例からも見てとれるわけでございます。
具体的な
行政分野における
ＡＩ活用のアイデアで、今、いろいろな事例が出てきておりまして、例えば、この上の表の２点目で、
政策立案で、各種の
統計データや過去の実績等をもとに新たな政策をＡＩで考えることも考えられているところでございますし、先ほどの
犯罪予測のように、多種多様なＡＩの活用の例が出てきているわけでございます。
具体的には、まずこの事例の（１）は、弊社の方で
実証実験させていただいたものでございまして、詳しくは後ほど御説明しますが、基本的には住民の方からの
問い合わせをこういった
ＬＩＮＥ的な画面、スマホでやりとりすることで、知りたい情報をわかりやすく提供する機能となっております。
グーグル等の検索機能がありますが、その場合、自治体の事業の名前、
児童扶養手当など、そういう言葉、事業の名前や制度の名前を知っていれば、もちろん検索で対応はできますが、例えば、今、子育てしているけれども、ちょっとお金に困っているなど、そういう抽象的な表現で相談したいときに、やはりそういう表現では検索などにひっかからない場合が多いので、そういうことをサポートして、その方が受けられる
住民サービスにひもづける役割として、このような
自治体総合窓口応答サービスを考えているところでございます。
事例の２点目といたしましては、住民の意見聞き取り
サービスで、こちらも弊社の方で
実証実験を行いましたが、例えば、公共施設を統廃合するといったときに、住民の方の意見を聞くプロセスがございます。その場合、今まではどこかの公民館で、住民の方に来ていただいて、そこで御説明した上でいろんな御意見を聞く流れになっていましたが、その場合、働いている方などがその時間帯に来られなかったなど、恐らく夕方などになってしまうので、子育てしている方などは子供の面倒を見るということで、その会場に来られなかったところが多いと思われます。そういうことは24時間365日使える、
ＡＩチャットボットといわれますが、こういう
ＬＩＮＥ的なインターフェースでいろいろ御意見を聞き、この御意見も、単にこういう計画ですがどうですかと聞くだけではなくて、通常の会場でやる場合のファシリテータの役割の方が行うように、その人が本当に困っていることや言いたいことをうまく、その人の本心といいますか、真の原因をきちんと聞き出す形でプログラムが組まれているところもございますので、そういう形でいろいろな住民の方の意見を聞き取りやすくする役割も考えられるところでございます。
こちらの事例の３点目といたしましては、同じ四国の徳島県で、
定例記者会見の議事をＡＩで要約する機能を提供しております。事例としては、またちょっと毛色は違いますが、千葉市では、道路のどこかが傷ついていて、穴ができていて直さなければならないときに、今までは人間の目で確認していたと思いますが、公用車を使ってスマホで撮影した画像を分析して、ここの道路が傷んでいるということを判別する機能をＡＩの技術を使って
サービスしている事例も出てきているところでございます。
先ほどの事例の１点目にありました
ＡＩチャットボットでの住民からの相談対応という
実証実験を弊社の方で行わせていただきましたので、そちらの結果を簡単に御紹介いたします。昨年度になりますが、ことしの２月から３月にかけまして、都道府県も含めて計35の自治体に
参加いただき実証実験を行いました。こちらの方で注目すべきところは、やはり利用者の
アンケート結果で、こういった
サービスを今後も使いたいですかという質問に対しまして、住民の方に関しましては93％の方がこういった
サービスを利用したいということでした。電話や窓口に来て対面というのは、やはり言い出しにくい部分があって、こういうスマホなどで自動的に答えてくれたらうれしいことが見てとれます。また、
利用者アンケートの結果として、よい点としては、やはり24時間365日使えるところや、電話、窓口より気軽という回答もいただいております。
ほかにも細かい点などありますが、そこは割愛させていただきまして、ＡＩなので、どんどん賢くなっていくということで、回答の精度が上がっていくところをお示ししたのが、28ページの事例となります。
こういったことによりまして、この
サービスを導入することでの期待できる効果といたしましては、やはり住民の方が求めているように24時間365日のお
問い合わせが可能になることや、気軽に
問い合わせできる点。一方で、
自治体目線からいたしますと、
問い合わせ対応をＡＩが勝手にやってくれることで、そういう
問い合わせの負担が幾分か軽減されるだろうというところもございます。やはり、住民の方にとって行政への親近感がアップする効果にもつながるだろうと考えております。
さらに言いますと、この資料上は反映できていませんが、住民がどのような
問い合わせをしたかというものがログというデータでどんどん蓄積されていきますので、どういうことを住民が聞いてきたか、どういうことに関心があるかという蓄積されたデータを分析することで、新たな施策、県にとって今後何をすべきといった、住民のニーズを把握した上での施策立案につながるかと思いますので、そういう効果もあると考えております。
ここからは少し細かい話になりますので、ＡＩの御説明としては以上とさせていただきます。
では、ＲＰＡの説明の方に移らせていただきます。
○（
佐渡友参考人） 続きまして、私の方からＲＰＡの説明をさせていただければと思います。
資料はお手元の
ＲＰＡ概論と書いてある資料でございます。
ＲＰＡという言葉、昨年、2017年初頭からそろそろ聞かれ始めました。新聞の朝刊や
日経ビジネスや東洋経済などの
一般ビジネス誌でもＲＰＡの特集が組まれるようになったのが去年の初頭からだと思いますので、それからきょう現在まで、皆様もＲＰＡという言葉を一度は聞かれたのではないかと思います。
ＲＰＡとは何かということで、ロボティック・プロセス・オートメーションの略でＲＰＡです。
ロボットによる業務（プロセス）の自動化と訳されますけれども、ここでいう
ロボットは、ホンダのASIMOやソフトバンクのPepperのような物理的な
ロボットではなくて、ＲＰＡでいう
ロボットは
ソフトウエアロボットですので、このように
パソコンの中に入れて使う
ソフトウエアのことでございます。
パソコン上の作業、
コンピュータで今、人が行っている作業を自動化するものがＲＰＡでございます。
イギリスのオックスフォード大学に
オズボーン准教授という人がいて、この人が「THE FUTURE OF EMPLOYMENT」、雇用の未来という論文の中で、今後10年、20年程度で47％の雇用が自動化、機械化される可能性が高いと言いました。それから、これは世界的な
コンサルティング会社であるマッキンゼーの
レポートですけれども、2013年の
レポートなのでかなり古い
レポートですが、そのときに既に2025年までに全世界で１億人以上の
知的労働者、もしくは３分の１の仕事がＲＰＡによって置きかわると予言していて、それが現実に起こりつつあるのが現在の状況です。
済みません、このページと次のページはお手元の資料にありませんので、スクリーンの方を御覧いただければと思いますけれども、民間においては、2015年の11月に、
三菱東京ＵＦＪ銀行、これは当時の名前で、今は
三菱ＵＦＪ銀行ですが、8,000時間の
事務処理をＲＰＡによって削減したというニュースがありました。
それから、自治体においては、皆様もお聞きになったかもしれませんけれども、
ＲＰＡ活用では先行的な事例として、つくば市が有名です。実はつくば市は、今、
実証実験中でございまして、ただかなり早い時期からやっておりますので、働き方改革の一環としてＲＰＡを導入した業務で大体約８割の
削減効果が出るという結論が出つつあります。つくば市は、市役所の業務には単純で定型的な作業ではあるけれども、量が多いため多くの労働時間を費やしているものがあると言っています。やはり季節波動があって、確定申告時期などの税務処理は、特に多くの時間外労働をしている状況です。このような課題の解決のためにＲＰＡを導入して、作業時間の短縮及びミスの少ない正確で的確な処理を行うことをやっております。
次のページはＲＰＡの
市場規模予測です。
国内と海外と両方あって、いずれも2016年を起点として将来どうなるかという話ですけれども、まず、国内では2016年８億円の
市場規模だったものが2021年には82億円、約10倍強になると言っております。それから、グローバルでは1.7億
ＵＳドルだったものが51億
ＵＳドル、これは2025年になっていますけれども、51億
ＵＳドルですから約5,800億円ぐらいです。ただこれは、ＲＰＡの
ソリューションを扱っている側の数字ですので、使う側等々を入れるとこの３倍から４倍の
市場規模になると弊社では予測しております。
ＲＰＡ導入の目的ですけれども、端的に言うと５つ言えるかと思います。業務時間の短縮、
業務生産性の向上、
コスト削減、労働力不足の解消、業務品質の向上。今までこういうことを工場における
生産現場でやってきたわけで、日本は特に生産性が高いという評判を得ましたけれども、翻って
オフィスワークに関して見ると物すごく生産性が低いと言われています。日本は先進国24カ国の中でも一番低いところです。これらを解消するためにＲＰＡを使って、今の段階では
定形作業を自動化することによって達成しましょうということがＲＰＡの導入の目的でございます。
コスト削減は、日本企業はもう長年取り組んでおりますが、大体業務を標準化したり、人件費を削減したりすることによってやってきたわけですけれども、それによる効果は大体15％から30％が限界と言われていますが、一説によるとＲＰＡを使った
コスト削減効果は45％から75％まで可能と言われております。
先ほど、青木から説明のあったＡＩの話ですけれども、今のところＡＩとＲＰＡは別物と認識してください。正確に言うと、ＲＰＡの中にＡＩが組み込まれつつありますが、きょう時点では完全に融合しているわけではないです。ただし、近い将来、これは５年後などの話ではなくて、１年後や２年後などそういう近い将来ですけれども、完全にＡＩとＲＰＡは融合して、判断が必要な作業や非
定形作業をＲＰＡで自動処理することが可能となります。
ＲＰＡのメリットです。
まず、ＲＰＡは
パソコン上で行う作業であればどんなものであっても自動化できます。それから、扱う
ＲＰＡソフトウエアによるところもありますけれども、
作業スピードは人の数倍から200倍程度出ます。それから、やはりここが一番ＲＰＡの特徴だと思いますけれども、
ロボットですから24時間365日働けますし、ミスをしません。それから、文句も言いませんというところが特徴かなと思います。また、
ソフトウエアなので、もちろん自治体や
民間企業、中央官庁においてでもありますけれども、従来の
システム開発に比べて低コストで導入が可能だというところが特徴です。
ＲＰＡ導入によって、定形・反復作業から解放された人は、自治体においては、
窓口サービスにもう少し
リソースを投入するなどの作業にシフトができるようになります。
人とＲＰＡの違いをもう少し簡単に表にまとめてみたのが次のページでございます。
まず、作業の品質ですけれども、人はやはり間違えますよね。疲れてくると余計間違いが出てきたりすることがありますので、これはＲＰＡが勝ちかなと。カバーする範囲は、先ほど申しましたように、今のところＲＰＡは
定形作業しかできないので、これは人の勝ちです。
コンプライアンス面では、人は時々魔が差しますが、ＲＰＡはそういうことはないのでＲＰＡの勝ち。スケーラビリティ、拡張性はもう完全にＲＰＡが勝っているところで、繁忙になったからといって人をふやすのは、なかなか大変な事務手続が発生しますけれども、ＲＰＡの場合
ソフトウエアをふやしていけばいいだけですので、簡単に大量投入できると。それから、人件費は高いので、当然
ソフトウエア導入費用の方が安いということで、コスト面でもＲＰＡが有利でございます。
次に、働き方改革との関係をちょっとだけ述べますと、御存じの政府が示している働き方改革、９つの指針のうち、３つ目の長時間労働の是正のところに直接資する
ソリューションがＲＰＡだということでございます。法案はもう通りましたけれども、最初に政府が働き方
改革実現会議を発足されて
取り組みが始まったときは、
ワークスタイル変革、
テレワーク、
モバイルワーク、この辺を
取り組みとしては始めましたが、働く場所に柔軟性を与えてすき間時間を活用するという面では有効でしたけれども、これだけですと、ホワイトカラーといいますか、
オフィスワーカーの生産性に真に寄与したかどうかは少し疑問なところがあります。これに対して、これまで工場で
ロボットを使ってやっていた生産性の向上をオフィスでもやろうというのがＲＰＡでございます。
12ページ。ＲＰＡに向く業務は定期的に発生する業務、ルール化できるもの、それから、ＰＣだけで作業が完結するものでございます。
次の13、14ページに作業の具体例として細かく書いてあります。部署別、例えば、人事系だったらこう、経理系だったらこうなど、後でお読みになっていただければと思います。
15ページ、ＲＰＡの歴史を少しお話しさせていただきます。
もともとＲＰＡは2012年ごろ、2012年はどういう時期かというと
リーマンショックのときですが、当時というか今もそうですけれども、欧米の企業が、中国やインドに持っていったＢＰＯ、業務のアウトソーシングセンター、コストの安いところで
事務処理などの業務を代行していたコストを、
リーマンショックのあおりを受けて、より
コスト削減に取り組まなければいけなくなり、
インド人や中国人などの安い人件費をさらにコストカットするために、彼らを
ロボットに置きかえた。これがＲＰＡの始まりです。
これまでのＲＰＡの目的は、
人員削減と定義づけられるかなと思います。冒頭申しましたように、2015年ごろから日本において先進的な一部企業で検討、導入が開始されて、2017年初頭からブームになったわけですけれども、日本におけるＲＰＡの導入の仕方は、決して
人員削減が目的ではなくて、やはり働き方改革のためにＲＰＡを入れているのが日本の現状でございます。
それで、今世界的にどうなったかというと、実は日本は
ＲＰＡ先進国です。つまり、発祥は欧米でしたけれども、日本のような働き方改革、
オフィスワーカーの
生産性向上のためにＲＰＡを使うのは、日本発祥です。これがグローバルでも主流になってきて、結果、日本のＲＰＡのやり方が世界的にリードしているといいますか、日本がＲＰＡの先進的な国になっております。
ＲＰＡは、すぐに導入、すぐに効果が出ることで人気が出ております。ＲＰＡツールとこれまでの
システム開発との対比ですけれども、もう断然短い時間で導入が可能で、最長でも３カ月ぐらいのスパンでやることができます。費用面でも安いですし、もう一つの特徴は、いわゆる我々のようなＩＴ業者、もしくはシステム部の方のような、システム関係者ではなくても、いわゆる人事部や経理部、総務部の方、一般の人たちがみずから
ロボットを組めて、みずからの日々の業務の中に定型的な単純作業があるなと思えば、それを
ロボット化できるのがＲＰＡの最大の特徴でございます。
ちょっと技術的な話なので簡単に済ませますけれども、ＲＰＡの３大機能は、
ロボットをつくる機能、
ロボットを実行させる機能、
ロボットを管理する機能がございます。
次の認識技術は少し専門的になりますので飛ばします。
19ページ、
ＲＰＡ導入のポイントですけれども、ちょっとこれまで申しました話のおさらいにもなりますけれども、やはりＲＰＡツールはノンプログラミングでできるものを選ぶべきです。先ほど誰でもできるというお話をしましたけれども、選ぶツールによってはそうでもないところも実はあるので、その辺の見きわめが大事です。
それから、
ＲＰＡ導入を、例えば、全庁、全社でやったりするわけですけれども、そういう場合は、
ＲＰＡ導入チームをつくってやるのが一般的だと思いますが、このチームに選ぶメンバーは、システムの知識よりも、やはり業務知識がある人を選んだほうがいいということ、ＲＰＡの
ロボットは業者に頼まないで、自分たちでつくるということ、それから、
パソコンの作業を自動化するものでありますから、例えば、マウスでポインタを動かしてダブルクリックするなど、そういうタスクレベルで細かく業務を明確にすることが必要です。
また、これまでの
システム開発のようにいろいろつくり込まないことが大事です。ＲＰＡは、やはり現場の業務を直接伝える技術であって、あくまで現場の担当者が開発の主役というところが重要です。
また、企業や自治体において重要な業務ではなくて、現場の人たちがすぐに効果を実感できる業務、今苦痛を感じている業務から
ロボット化していくのが効果の上がるやり方です。
また、野良
ロボットという言葉が結構聞かれます。いろいろな現場でそれぞれが勝手に
ロボットをつくってしまっています。その
ロボットが意外と県、市、企業の重要なシステムにアクセスするものですから、統制がきかなくなってしまうのではないかという心配はありますが、先ほど申しました３大機能のうちの管理機能というものがありますので、そこをきっちり使っていくことが大事かなと思います。
では、肝心のＲＰＡのツールにはどういうものがあるかといいますと、端的に言うと２種類、サーバー型とデスクトップ型があります。
サーバー型は、システムのプログラムが入っているサーバー、いわゆるサーバー室といわれるところに置いてある大型の
コンピュータ、これに入れて使うものと、デスクトップ型という、皆さんのＰＣに入れて使うものがあって、今までの私の話から御推測可能かと思いますけれども、デスクトップ型が自治体においては有用ではないかと思っております。
ちょっと25ページまで飛ばします。
具体的にどういう製品があるのかというと、やはりＲＰＡは新しい技術なので、そんなに無数に製品があるわけではなくて、サーバー型で何種類、デスクトップ型で何種類しかないですが、おもしろいことに、ＲＰＡの歴史も関係しているのでしょうけれども、サーバー型は全部欧米の製品です。BizRobo!、blueprism、UiPath、AutomationAnywhereなどが今出回っている製品でございます。メガバンク、生命保険会社、損害
保険会社など、そういう大企業はサーバー型を使うこともあるかと思います。次のデスクトップ型は、これは２つとも日本の製品ですけれども、ipaSとWinActorがございます。
終盤ですけれども、28ページ、
ＲＰＡ導入の流れです。
まずは効果が見込まれる業務を選定しましょう。実際に今、いろいろな自治体でＲＰＡの
実証実験が始まっていますけれども、
実証実験でもいいので、まずは最初に実際に使ってみて評価をする、効果を測定して改善していく形かと思います。
29ページ、
ＲＰＡ導入のステップで言いたいことは、
ＲＰＡ導入の期間は短く、４週間から８週間ぐらい。最長でも３カ月ぐらいかかると思います。
働き方改革の進化で、日本はこれまで工場の中で１秒１分を削ってものづくりを向上させてきたわけですので、同じことをオフィスの中でもできるはずです。ＲＰＡといういいツールが出てきましたので、これを使って日本の
民間企業、それから市町村、中央官庁の中の業務を効率化して、競争力を上げていくお手伝いをしたいなと、常々我々は思っております。
以上、ＲＰＡについてでした。ありがとうございました。
○（
森高康行委員長） 以上で参考人の説明が終わりました。
大変な情報量と最先端の動きの提示だったので、消化が十分できていないかもわかりませんが、ここでまず休憩をとって後の質問に備えたいと思いますので、休憩をいたします。５分程度休憩をしてください。
午前10時44分 休憩
――――――――――――――
午前10時49分 再開
○（
森高康行委員長） 委員の皆さん、それでは、頭をリフレッシュしてもらったと思いますので、ただいまの参考人の説明をお聞きした上での、この議題に関する質疑を受け付けたいと思いますが、いかがでございましょうか。
○（
松井宏治委員） 御説明、本当にありがとうございました。
最初の方の資料の20ページに、住民の
問い合わせ対応をＡＩでされた実証の概要があろうかと思いますけれども、もし、これらを商品化して、各自治体にこの
問い合わせ対応をできるように販売するとしたら、これは幾らぐらいのものになるのでしょうか。
○（
青木参考人） 商品化自体は、ことしの10月から商用化したいと考えております。今、弊社内で調整中ではありますが、金額といたしましても、やはり多くの自治体に使っていただきたいということで、100万円から二、三百万円というところを年額としては考えております。
○（
松井宏治委員） では、もう既にことしには発売の予定で、実証データでいろいろ使うたびに、ＡＩがデータを蓄積していくというお話があったと思いますけれども、一般的な対応の
問い合わせなどで、どこの自治体でも
問い合わせが似通っているとすれば、それらはもう使えるようになるということでしょうか。
○（
青木参考人） ちょっと詳しく説明していない部分ではあります。基本的には、ほとんどの自治体が住民向けに提供しているホームページに記載している内容は網羅している形で、初期のデータをつくり込んでおりますので、そういう意味で幅広い範囲でお使いいただけると考えております。
○（
松井宏治委員） 最後に、例えばどこかの都道府県なり市で導入した後、そこで１年使えば、そのＡＩはさらに２年目は進化する回答ができるようになるのでしょうか。
○（
青木参考人） 実は、回答自体を勝手につくることは機能的には行っていないのが実態でございます。この
サービスを検討するときに、職員の方にヒアリングしたところ、ＡＩが勝手に答えをつくって、間違えた答えを住民の方に提供してしまうと、やはり問題が大きいということで、ホームページに載っている情報は、職員の方が確認された正確な情報でございますので、最終的にはこちらの画面のように各自治体のホームページに誘導する形のつくりとなっております。
ただ、答えられない
問い合わせなど、そういうものは出てくると思いますので、それをきちんと誘導する誘導率をアップさせて、また、こういう
問い合わせが多いけれども、愛媛県のホームページにこういった情報は載っていないですねということは情報提供させていただきまして、新しくホームページにそういう情報を載せていただいた上でリンクさせるという改善を考えております。
以上です。
○（帽子大輔委員） 同じくＡＩスタッフの点ですけれども、これをつくるのにベースになっているデータは、さっき言われた各自治体のホームページということですが、ということは、対応をした後の結果は、当然、反映はされていないということですか。入り口を案内するだけの機能ということですよね。
自治体の対応窓口はやはり癖があるので、さっき両方にまたがるところは、なかなか回答ができないということでしたけれども、そういう
問い合わせを蓄積して、それをさらに細分化して、また、バージョンをアップすることをやっていけば、その精度は高まるということですか。
○（
青木参考人） 御質問いただいた件でございますが、例えば、窓口などに来て、込み入った御相談をいただく場面もあるかと思います。そういうことはこういうＡＩのチャットボットではなくて、やりとりの情報をデジタル化、データ化した上で、県として、自治体としてデータを蓄積していく。例えばですが、児童相談のような業務があったとして、各ケースワーカーがいろいろな相談に乗っているのが現状だと思いますが、そういう相談の内容を情報として提示することで、経験の少ないケースワーカーであっても、手元にタブレットなどを置いて、住民の方が言っている内容を聞き取った上で、こういったことを聞いたほうがいいですよというガイダンス機能をＡＩで実現できる可能性も弊社としては検討しようとしております。
また、そういうデータがたまってきて、その後の状況もデータとして残していくことで、こういう相談がある場合に、もっと注意してケアしなければならないところを、そのケースワーカーにもアラートを上げますし、また、その上司の方、組織の中でもアラートを上げることで、個人のケースワーカーの属人的な対応ではなくて、組織的な対応にもつながると考えております。そこはかなり複雑な仕組みになるので、この10月ではなくて、さらに時間はかかるかなと考えております。
○（帽子大輔委員） すごいなと思います。実は、我々も市民の皆さんに、例えば、川のごみがたまっているのだけれども、それを自分たちでのけるのには、費用が掛かるから、これをどこに相談したらいいのだろうという
問い合わせがあって、ああ、では、そういうのは河川課なのかなと、いろいろなことが思い浮かぶけれども、一般市民にとっては、そういう窓口に案内をしてくれるということですよね。それがすばらしいなと、感心しながら今聞いておりました。
それから、もう一つ、ＲＰＡの方ですけれども、こういうものが実現していくと、非常に日常の業務で確かに短縮されることが多いなと思っています。導入するところはまだまだ少ないでしょうけれども、こういうのは現時点で各企業に対するＩＴ補助金のような制度は、利用段階ではありますか。それとも、開発段階でそういうのが国の方で支援策のようなものがあって、例えば、
三菱総合研究所も利用されて開発をされているのでしょうか。
○（
佐渡友参考人） 今のところは国のレベルではＲＰＡという特定の
ソリューションにおける助成金は出ていないと思います。ただし、働き方改革という意味で、これは国のレベルではありますけれども、その枠の中でＲＰＡに使うということは考えられるかもしれませんけれども、具体的に
三菱総合研究所が受注した仕事で助成金を使った例は、今のところはございません。
○（帽子大輔委員） もう一つ、デスクトップ型のＲＰＡが普及されるということは、いろんな競争がそこに起こり得ると思いますけれども、参入企業というか、そういうＲＰＡをつくられる会社に競争が起こると思いますが、そこに何かプラットホームの取り合いのようなことは起こらないという考え方ですか。
○（
佐渡友参考人） 実は、デスクトップ型ＲＰＡにはプラットホームはないと認識しておりまして、説明の中でも申しましたように、デスクトップ型ＲＰＡの導入の仕方は、
ソフトウエアを買う必要はありますけれども、余り導入業者は使わないで、みずから企業ないし自治体の皆さんがやっていく
取り組みが正しいと思っています。
実際に、私どもは
民間企業に対しては約２年前から、それから、自治体の皆さんに対してもことしぐらいから御支援を始めています。今までの
システム開発のように、いわゆるＳＩｅｒやＩＴベンダーといわれる人たちを使わないで、みずから入れてくださいということで、そのための御支援、それは
システム開発の膨大なコストに比べたら本当に御支援ですけれども、みずから入れてくださいという啓発活動をしております。幸い、日本においてはそのような流れになっているかと思いますので、業者側が取り合いになるなどという状況には今なっていないと思います。
けれども、御質問の観点で一点、やはりすごくいいところを突いているなというものは、売る側にしてみれば、これは今後、多分10年ぐらいの商売の目玉ですので、どうにかこうにかプラットホームにして、大規模にして、お金を稼ごうとしている傾向が見られることは事実でございます。ただし、少なくとも弊社では、現実的にはそうしないほうがいいと思っています。
○（帽子大輔委員） ということは、例えば企業が導入したときに、基本的にはランニングコストは余りかかっていかない状態になるのですか。
○（
佐渡友参考人） そうですね。これもサーバー型とデスクトップ型でちょっと違いますけれども、デスクトップ型の場合は、人件費と
ソフトウエアのランニングコストはありますので、その２つがメーンで、プラスアルファの運用支援のようなことを考えればいいのかなと思っています。ただし、サーバー型のＲＰＡはちょっと事情が違って、サーバー型のＲＰＡは、やはりこれまでのシステムのようなお金がかかっていくかと思います。
ただし、大量のデータを短い時間で自動処理しなきゃいけない業務は、やはりサーバー型のＲＰＡが適しますけれども、では、果たしてそういう業務はどんなところにあるのといった場合に、私どもの経験では銀行、特にメガバンクにはあります。私どもは地方銀行もお客様に持っていますけれども、地方銀行は余りないです。それから、製造業や
サービス業も、これは大企業であっても余りないです。クレジットカード会社や生損保にはもしかしたらあるかもしれないというくらいです。
ですから、今、実はサーバー型を導入する企業や自治体もあるにはありますけれども、ちょっとそれは、私から言わせれば売り側の論理に乗っかっている部分もあって、本当に突き詰めればデスクトップ型でいいのではないかなとは思っております。ここは私見です。
○（帽子大輔委員） ありがとうございました。
本当に導入しやすかったら、非常に行政の中にも取り込めるのだろうなと思います。我々もこの
行政改革・
地方分権特別委員会で東京の某航空会社に行ったときに、その航空会社が朝必ずやる業務が、自社ではない他社の株価をエクセルで落としてという単純作業をこのＲＰＡで解決したというお話がありました。そういうことは行政の中でもいっぱいあるのだろうなというところで、早く実現できたらいいなと思ってございます。
以上です。
○（渡部浩委員） こういうＩＴ関連は、ちょっと私はよくわからない部分がありますけれども、11ページにも自治体環境だけではなく、世界中でも日本は
人口減少社会です。いろいろ予測されているのが50年後には8,800万人、100年後には5,000万人を切るといったように、「未来の年表」という河合さんの本を読んだりすると、当然ながらこれは来るだろうなと思っている中で、こういったことが今後、必要になってくると思います。
これを、先ほど松井委員も聞きました20ページで、
行政分野でいろいろな分類をされて、全て商品化されるのだろうとは思いますけれども、約2,000弱の自治体がありますよね、現状で各自治体のニーズは、ある程度把握もされているだろうと思いますが、１番、２番、３番と、どういう分野で今一番多いのか。そういう予測もされた中で、こういう商品開発をされているのだろうと思いますけれども、そのあたりどんな状況になっていますでしょうか。
○（
青木参考人） 今現在、実用化されているものといたしまして、まず、横浜市の方でごみの収集、ＡＩのチャットボットでこれが粗大ごみかどうかなどを回答する仕組みが導入されております。恐らくですが、実用化されているものとしては、それが現時点では唯一なのかなと考えております。
先ほどどのような分野でというお話がございましたが、お手元の資料の26ページにもありますが、
利用者アンケートでどういう分野をさらに充実してほしいかをお伺いしたところ、住民側の立場からいうと、税、高齢者支援・介護、健康・医療、子育て支援などの、やはり生活に身近なところが多いので、我々としてもそこを充実しつつも、やはり幅広い範囲にターゲットを絞らないと、余り使っていただけない
サービスになるかなと考えております。
ちょっと御質問の内容と少し外れますが、例えば、県であれば、県に対して住民が
問い合わせする業務は意外と少なくて、県税やパスポートの業務があります。やはり住民からすると、それが松山市なのか、愛媛県に聞けばいいのかなど、そういう判断も余り住民の方でしなくてもいい
サービスとして、松山市と愛媛県にこの
サービスを両方使っていただければ、例えば、住民の方の自動車税などのような
問い合わせであれば、県のホームページに最終的にリンクさせる
サービスができると思います。
さらに言えば、まだ
サービス自体の実現はできていないのですが、例えば、どこか公園に子供を遊びに連れていきたいときに、市や町の境界のところであれば、当然、松山市だったら、松山市の公園の情報はホームページに充実していると思いますが、その隣の市などにある近いところの公園についての情報はないと思いますので、やはりそういう住民の方が、県や市、また、どこの市など、そういうものの垣根を余り住民として考えない形の
サービスは実現できると思います。そういう意味で、ちょっとバーチャルにはなりますが広域化にもつながるかなと考えております。
○（渡部浩委員） ありがとうございます。
自治体もいろいろと財政の状況は違います。そして、2017年の経済産業省の中小企業白書の中に、過去10年間で大企業、中小企業の生産向上度合いという数字が出ていました。大企業のあたりは10年間で32％の生産性が向上しておりますが、日本は中小企業が99％あるわけで、中小企業の生産性は15％ぐらいしか向上されていないのは、やはり資本力など、そういうコストの問題だろうと思います。
そういう中で私は思いますけれども、今から価格を設定していかれると言っていましたけれども、愛媛県や基礎自治体もいろいろな形の中で考えられるのだろうと思いますけれども、やはり自治体が今後、そういうコスト面で導入しやすいようにしてもらいたい。そして、国は今ソサエティー5.0という一つの政策の中で、生産革命などいろいろなことを新しく変えていこうとしておるわけです。
三菱総合研究所ですから情報をたくさん持っていると思いますけれども、そういう制度の中に、導入というか、ＲＰＡやＡＩのシステムなどの補助制度は、企業や自治体からの要望などで、今後、国が動く方向性はないのでしょうか。
○（
青木参考人） ちょっと我々の方も確かな情報を得ているわけではないのですが、自治体向け等にＡＩを活用するための補助金という話は出てきているとは聞いております。弊社としても十分働きかけは行っていきたいと思っております。
○（
森高康行委員長） よろしいですか。
ほかにいかがですか。
○（松下行吉委員） 御説明ありがとうございます。
ＲＰＡという言葉を初めて聞きまして、ちょっとはっきり言いまして、どんなものか概念が私にはわからないですが、資料の13ページに作業の具体例が出ておりまして、その右側のところを見ると、例えば、上から２段目に勤怠管理システムから長時間残業者を検索などがありますけれども、そもそも給与システムか何かの中で、この人の残業時間が多いのは何かぱっと出てきそうな気がしますが、それプラスアルファ、例えば、この人はよく休んでいるといいますか、休みをたくさんとっていて超過勤務の多い人というか、それだったらエクセルか何かのクロス集計のような感じで出したらいいように思いますが、それをＲＰＡという、これも多分システムだと思いますが、具体的にはどういうふうにつながるのかなと。
先ほどもBizRobo!というシステムが売られているということでしたけれども、ここにある作業をそのBizRobo!とつなぐものは、やはり人間の手でするのだったら、時間短縮などになるのかなと思いましたが、ちょっと御説明いただけませんか。
○（
佐渡友参考人） 今、言われた中で、エクセルなどで集計をするとおっしゃっていましたが、その集計をする人、その部分も自動化してしまうのがＲＰＡです。エクセルに数字を入力したり、計算させたり、もしくはその表からグラフをつくったり表をつくったりというのは、人がやっていますが、この作業を自動化するのがＲＰＡです。
ですから、最初に、ある一連の作業を覚え込ませる必要があります。それを
ロボットがつくるという表現をしていますけれども、１体あれば、数字は毎回違うかもしれないですが、作業ステップは同じですよね。まず、エクセルを開いて、どこのセルに何という数字を入れて、それを集計して表にしてという一連の作業。もしかしたら経理部の方は毎日やっているかもしれないですし、毎月１回ある作業かもしれないし、この単純反復作業が、やはり自治体、中央官庁、一般
民間企業、日本全体を見渡すと膨大な数があると。これを人がやる必要がありますかという問いかけ。ここを自動化するのがＲＰＡです。
もし、３分ぐらいお時間があれば、実際に動いている画面をお見せすることができますけれども、どうですか。
○（松下行吉委員） よかったら見てみたいですが、よろしいか。
○（
森高康行委員長） では、見せていただきましょう。
○（
佐渡友参考人） 今からお見せするビデオは、これもどこの会社でもあると思いますけれども、毎日の交通費の精算は毎月やりますよね。申請した乗車地、降車地、経路、電車やバスなど、申請金額が合っているか合っていないかを、経理部の人が、月に一度必ず全社員分、全件分チェックして、間違っていればバツをつけて返すわけですけれども、データはそれぞれ違いますが、この作業は常に同じですよね。これは日本中で経理部の人が膨大な時間をかけてやっています。こんなのはＲＰＡで自動化してしまえということで、経費チェックをＲＰＡにやらせている例でございます。
これはある会社の、実際のエクセルでつくられている経費精算書で、これは御存じの方はいらっしゃると思いますけれども、ヤフーの乗りかえ案内で金額が調べられるわけです。今、これはＲＰＡが動いているところですけれども、社員から申請されたエクセルの精算書を見て、今、乗車地と降車地と申請金額をコピーしました。このヤフーの乗りかえ案内を自動的に開いて、コピーした出発地、到着地を入れて検索します。検索した結果から金額を今、拾ってきて、もう一回経費精算書に戻って調べた金額を入れて、申請金額と合っているので丸をつけました。２行目、同じことをします。２行目は間違っているのでバツをつけます。
３行目、実はマウスと書いてあって、これは交通費精算なのにマウスと間違って申請していますけれども、これは自動的にスキップすることも
ロボットがやっております。ある会社で実際に導入されているところでございまして、この会社はこれをＲＰＡ化したことによって、経理部の人の作業が７割方時間が削減されたと言っておりました。
これはＲＰＡを使う例のほんの一部ですけれども、そのほかに先ほど御質問のありました、例えば、毎日自分の会社でつくっている製品の競合の会社のウエブページに行って値段の推移を見ている、そういう情報を毎日収集している、そういうところもＲＰＡで自動的にやらせて、エクセルか何かに情報を落として表にして、プリンターで出力させるところまでやらせると、そういうところが典型的なＲＰＡの導入業務でございます。
○（松下行吉委員） 大分イメージがわかってきましたが、もうちょっと聞きたいのは、先ほどの市販されているBizRobo!などのソフトがありますよね、それでは、これを入れることによって、先ほどのエクセルでこのBizRobo!がヤフーなどのホームページにつないでできますよというイメージでよろしいのでしょうか。
○（
佐渡友参考人） おっしゃるとおりでございます。
○（松下行吉委員） そのBizRobo!を入れて、そこをこういうソフト的なものにつないでいく、その仕事を
三菱総合研究所がやって、利益を出したいというところがあるのでしょうか。
○（
佐渡友参考人）
三菱総合研究所の商売の話をしますと、このＲＰＡ関係では、まずは
ソフトウエアを売っているというのが一つあります。ただそこは本業のところではなくて、我々は自治体や企業の人事、経理、総務、販売、いろいろありますけれども全ての業務の中で、どの部分が自動化の対象になるかも選定して、その自動化対象部分に対して実際にこのＲＰＡの
ソリューションを適用して、その結果の
業務生産性の向上や
コスト削減などを算定するコンサルティングを主に行っております。
○（松下行吉委員） どうもありがとうございました。半分ぐらいわかりました。
○（
森高康行委員長） ほかに質問はいかがですか。
○（帽子大輔委員） さっきＡＩスタッフの話の中で聞こうと思っていましたけれども、行政の中にも、住民向け
サービスにも多種多様なＡＩの活用アイデアがある中で、それを進めるためには、やはり行政のデジタル化が大事ですよということをこのパワーポイントに書いていただいていますが、それをすればするほど、セキュリティー上流出やデータ保存の容量なども含めてかなり見えないコスト、行政側は行政側で、導入するのとはまた別のコストがやはりかかってくると思います。
そういうものをうまく軽減させるために、現状で、どういうものはデジタル化をしていけばＡＩで活用していけるのか、どういうものは余りデータ化しても活用される可能性がないと考えられるのか。
○（
青木参考人） 確かに御質問のとおり、データを蓄えていくことでハードディスクといいますか、データを蓄積する場所も必要ですし、また、セキュリティーへの対策も必要だと思います。まず一点、情報セキュリティー面に関しましては、データとして蓄積する際に匿名化するなり、やはりそういうところで
サービスとしては考慮すべきところであると考えております。
一方で、データとして残すことでのコスト向上で言うと、やはりデータで残す分、例えば、紙を保管しなくてもいい、または縮小されるなど、紙をいろいろ置いておくスペースをその分なくせばいい、そういう効果もあります。また、データを蓄積するディスクに関しても最近はもうかなり安くなっているところでございますので、そういう点では、基本的には、データに関しましてはできるだけデジタル化していくのが必要だと考えております。
ここでの話ではなかったのですけれども、例えば建築の図面など、そういうものもデータ化していこうという動きもございますので、そういう意味で、弊社の今のところの検討状況としては、これはデータ化しなくてもいいというものは、特にそこまで考えが及んでいないところでございます。
○（帽子大輔委員） ありがとうございます。
この委員会のある一定の議論として、ああ、やはり行政のデジタル化はもうちょっと進めていかなければならないという結論になるのがいいのかなと思いながら聞いておりました。ありがとうございました。
○（
森高康行委員長） 議長経験者も質問はないですか。いかがですか。
○（越智忍委員） ちょっと好きな分野ですけれども、ＳＦが好きなので、いよいよブレードランナーの世界が近づいたなという気がしないでもないですが、ＡＩに関して、考えがあれば一つお聞かせ願いたい。やはりＡＩは、もう膨大な量のデータの蓄積が鍵になってくると思うので、例えば、ＡＩの御説明の中に、京都府警が2016年に
犯罪予測に活用という部分がありました。これは私もニュースで見て思ったのが、実はアメリカあたりはかなり前から、特に市警、州警ではなく市警のあたりで、地域住民の収入の度合いだったり、あるいは移民などの人種のリストなどをつくって犯罪に即応していたりして、これが実はＡＩ化されていったのかなというところもあります。
そういうデータ収集という面でいきますと、今、日本は結構、建前と本音のところで難しいところがありますけれども、アメリカといえば、これはまた、2000年ぐらいの話ですが、映画でよく出てくるエシュロンという情報通信衛星などの、アナログの特に通信系をすべからく網羅して受信して、はじき出して、犯罪に関する予測をするなどしていた。アメリカはこれを認めていないですけれども、その後、今度はデジタルデータなどを、ＰＲＩＳＭでグーグルやマイクロソフトなどの画像、音声、映像などのデータも全部収集している。今度はアメリカもこれは認めていますけれども、そういうことが今後のＡＩの進展には欠かせなくなってくると思います。
日本の場合は、今後、これが進展していく中でネックになってくる法改正など、そういうものが起きてくるのではないかなと思いますが、その辺はどうお考えですか。
○（
青木参考人） 御指摘のとおり、いろいろなデータを使っていくというところで、法改正や住民の方の理解、自分たちのデータを行政がどう使うかをやはり理解してもらう必要があると思っております。そういうときに行政側としては、こういう効果があるから匿名化した上でデータを蓄積しますと住民にきちんと情報公開をして、理解をいただいた上で実施しないと、やはりちょっと反発も起きてくるとは思います。そのレベルだと具体的な法改正にはならないとは思いますが、住民の方への丁寧な御説明はやはり必要になってくるかと思っております。
○（越智忍委員） ありがとうございました。まさしくそのとおりなのかなと思いました。
例えば、日本もじわじわと、出入国管理なども顔認証で、今どんどん変わってきているし、それの進化版ではないけれども、スーパーで万引きをしそうな人の動きなども監視カメラでチェックしていってマークができるなど、いろいろなものがあります。日本でも個人情報保護条例ができましたけれども、あれがよかったのか悪かったのか。例えば、僕らも県職員の名簿などをもらいますけれども、昔は職員の住所が全部載っていたのが、今はもう全くない、単に名前の羅列だけになっている。これが果たしていいのか悪いのか、判断に悩むところではありますけれども、まさしく地域住民というか、国民の理解が得られないとこういうことは進んでいかないのだろうなと思います。その辺のところは、今度は参考人の方じゃなくて我々の中で議論をしながら、いい形でこういったデータが活用できる仕組みをつくっていくことを、この委員会でも検討をしたらいいのではないかなと思いました。
以上です。
○（
森高康行委員長） 高い知見からの御意見、ありがとうございました。
理事者も答弁等は予定してくれておると思いますから、委員の皆さん、ほか御質問ありませんか。
○（徳永繁樹委員） 参考人のお二人、きょうは御説明をいただきありがとうございます。よくではありませんけれども理解はできました。
きょうは自治体向けということで、さまざまな
サービスについてお話をいただき、また、冒頭の青木さんの方では、京都府警、あるいは県警の
取り組みについてもお話をいただきましたけれども、我々は自治体の中で、県警もありますが、もう一つ大きな組織として病院というものもあるわけです。私は見ておりまして、もっともと言うと失礼ですけれども、割とアナログな世界だなと思うところがございます。
お二人の参考人から見て、ＡＩやさまざまな最新のツールを使って、医療界にどういう化学反応を起こすことができるのかというあたりを、既に
問い合わせや相談があった事例も踏まえて御説明をいただいたらなと思います。
○（
森高康行委員長） では、お二人に意見を求めたいと思います。
○（
青木参考人） 医療機関という意味では、診断のときにＡＩの画像分析が使われているところは、結構進んできつつありますが、やはり事務の効率化的なところにはまだ踏み込んでいないところが実態だと思います。また、私としても、病院の事務の効率化での
ＡＩ活用は、ちょっと観点が抜けていたなと思っておりますので、今後の検討課題になるかと思っております。
○（
佐渡友参考人） 私の専門のところのＲＰＡに関しては、ＲＰＡはすごく一般的なものを対象にしています。病院の事務の中にはたくさんの手作業が今でも残っていますので、特に病院などというふうに限らなくても、
ＲＰＡ導入対象という意味では、本当に病院、学校もそうですけれども、並んでこれからどんどんＲＰＡが入っていく現場だと思っております。
○（
森高康行委員長） ほかに皆さん質問はありませんか。
〔「なし」と呼ぶ者あり〕
○（
森高康行委員長） それでは、大変最先端のＡＩとＲＰＡの現状についての情報提供をいただきましたが、この議論を踏まえて、仙波
行財政改革局長から意見を求めたいと思います。
○（
行財政改革局長） ＡＩ、ＲＰＡですけれども、労働人口が減少し、働き方改革を進めなければならない、
生産性向上という非常に大事な命題の中で、今後、力を入れて取り組むべき分野ということで、既に産業分野への導入については、
経済労働部、農林水産部等で
取り組みを進めているところでございます。
きょうは行政事務の分野への導入ということで、青木様、佐渡友様からお話をいただきまして、県庁は定型的な事務が少なく、デジタル化の問題やデータ蓄積の問題、また、既にいろいろなシステムが動いていますけれども、既存のシステムとどのようにつなげていくのか、それから、何よりも費用対効果の問題など、いろいろ思い浮かべながら、実際、県でやるとすれば、どこだったらできるかなということを私どもも考えながらお話を伺っておりました。
まだ緒についたところだなという感じはしますけれども、恐らくこのＡＩやＲＰＡも
パソコンが急速に広まったのと同様に、使い勝手がもう格段に進歩しているものだろうと思っております。きょうはＡＩスタッフ、情報提供、県民の皆様への
サービス向上という観点のお話がありましたけれども、私どもも行政事務の効率化でおくれをとらないように、最新情報を収集、導入の可能性についてずっと研究を続けたいと思っております。
そういう観点から、私どもも
三菱総合研究所が事務局をしていただいております研究会に参加をしておりまして、他県や民間の情報を収集しているところでございます。実際導入していくには、民間の最新の技術と、できましたら自治体間の連携をすれば、費用対効果という面でも大分違ってくるかと思っております。こういう研究会を通じて、ぜひ前向きに進めたいと思っておりますので、引き続き御指導よろしくお願い申し上げます。
きょうはありがとうございます。
○（
森高康行委員長） 御苦労さまでした。
以上で質疑を終了いたします。
次に、次回の議題及び
出席理事者等についてでありますが、私の方に一任願うことで御異議ございませんか。
〔「異議なし」と呼ぶ者あり〕
○（
森高康行委員長） 御異議ないものと認め、そのとおり決定いたします。
以上をもちまして、
行政改革・
地方分権特別委員会を閉会いたしますが、２人の参考人におかれては、きのうから松山に入って、お泊まりの上、きょう参加いただいたようでありまして、大変な御協力に重ねて感謝を申し上げたいと思います。
それでは、以上で閉会いたします。
午前11時37分 閉会...